python - 使用 scikit-image 进行图像过滤？

Question

我正在从 Matlab 背景转到 python，在 Python/skimage 中有一些我还没有掌握的基本操作:

1. 如何将用户生成的线性滤波器(以小型二维数组形式给出)应用于图像？我可以用 scipy.ndimage.convolve 来做，但是 skimage 中有方法吗？

2. 在 Matlab 中，图像过滤始终返回与其输入相同数值类型的结果，无论是 uint8 还是 float。 skimage 的行为方式是否相同？

3. skimage 是否在某处包含反锐化蒙版？ (我在 PIL 中发现了一个不锐化的掩蔽过滤器，但这有点麻烦，因为 PIL 使用它自己的图像类，而不是 ndarrays)。

4. 是否有一种方法，可能类似于 Matlab 的“colfilt”，用户可以通过它对图像应用非线性滤波器？这个想法是用户提供一个函数，它从 3x3 数组中生成一个数字，比如说；然后将该函数作为空间过滤器应用于整个图像。

Answer 1

How can I apply a user-generated linear filter (given as a small 2d array) to an image? I can do it with scipy.ndimage.convolve, but is there a method in skimage?

scikit-image(以及一般的 scikit)的目标是扩展 scipy 的功能。 (更小、更专注的项目往往比更大的项目发展得更快。)它尽量不复制任何功能，并且只有在可以改进该功能时才会这样做。

In Matlab, image filtering always returns a result of the same numeric type as its input, be it uint8 or float. Does skimage behave the same way?

不，没有这样的保证。有时转换为单一类型会更有效率。 (有时，只是缺乏时间/人力。)以下是有关此事的一些文档:

http://scikit-image.org/docs/0.9.x/user_guide/data_types.html#output-types

如果您需要某种类型的图像(它们检查输入是否type 是所需的类型，因此您不会在不必要的转换上浪费时间。

Does skimage include unsharp masking somewhere? (I've found an unsharp masking filter in PIL but that's a bit of a pain, as PIL uses its own Image class, rather than ndarrays).

据我所知，您可以自行推出。像下面这样的东西会起作用:

from skimage import data
from skimage import filter
from skimage import img_as_float
import matplotlib.pyplot as plt


unsharp_strength = 0.8
blur_size = 8  # Standard deviation in pixels.

# Convert to float so that negatives don't cause problems
image = img_as_float(data.camera())
blurred = filter.gaussian_filter(image, blur_size)
highpass = image - unsharp_strength * blurred
sharp = image + highpass


fig, axes = plt.subplots(ncols=2)
axes[0].imshow(image, vmin=0, vmax=1)
axes[1].imshow(sharp, vmin=0, vmax=1)
plt.show()

但是，有很多方法可以实现模糊掩蔽。

Is there a method, maybe similar to Matlab's "colfilt" by which a user can apply a non-linear filter to an image? The idea is that the user supplies a function which produces a single number from a 3x3 array, say; then that function is applied across the image as a spatial filter.

不在 scikit-image 中，但在 scipy.ndimage 中有通用过滤功能:

https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.19.0/reference/generated/scipy.ndimage.generic_filter.html